基于函数型数据分析的疲劳驾驶状态识别

针对目前常用于脑电信号特征提取的方法存在不能很好地反映信号的连续性、内部动态变化,导致基于脑电信号的疲劳驾驶识别的准确性不理想的状况,一种基于函数型数据分析进行脑电信号特征提取的方法被提出。所提出的方法是通过计算人体在静息状态和疲劳状态的函数性差异来表示特征和进行特征的提取。基于所提出的脑电信号特征提取方法构建了1个疲劳驾驶状态识别模型,并通过使用5种常见分类器在采集的疲劳驾驶脑电信号数据上进行测试,结果表明所提出的基于函数型数据分析的脑电信号特征提取方法有效,所构建疲劳驾驶状态识别模型能获得好的识别效果,最好的识别准确率达到94.82%。     

艺术招生信息管理系统的分析与设计

本系统针对目前高考艺术招生现状，经过实际的需求分析，在Windows环境下采用Visual FoxPr06．0作为开发工具来开发设计高校艺术招生信息管理系统。整个系统从符合操作简便，界面简洁的要求出发，完成艺术考生及招考学校信息管理的全过程，包括现场报名信息管理、考试专业科目管理、教室编排、数据统计、准考证打印、考场信息表打印、考场存根打印等功能。经过使用证明，本文所设计的招生管理信息管理系统可以满足艺术招生高校对信息采集、管理方面的需要。